糖尿病患者血糖管理知识图谱构建与应用研究

糖尿病是严重危害人民健康的重大疾病之一,目前我国采取多种防治措施,其中患者血糖管理是糖尿病治疗的关键点。为帮助患者提高自我管理行为能力,有效控制血糖水平,本研究基于临床指南、专家经验、医院电子病历等医学资料,通过知识抽取、知识融合及知识存储等技术提取其中的语义实体,梳理实体之间的关系,最终使用Neo4j图数据库构建出糖尿病知识图谱,并基于此图谱实现手机端智能问答应用,为患者血糖管理提供支撑。

基于机器学习的妊娠期糖尿病孕妇不良妊娠结局风险预测研究

目的应用机器学习构建妊糖症(GDM)孕妇发生不良妊娠结局的风险预测模型。方法收集2020年10月—2022年10月在我院分娩的374例GDM孕妇的临床资料,根据妊娠结局分不良妊娠结局组(n=123)和正常妊娠结局组(n=251),按照7∶3比例随机划分至训练集(n=262)与测试集(n=112)。采用单因素和Logistic回归分析GDM孕妇发生不良妊娠结局的危险因素,并应用决策树、梯度提升决策树和随机森林三种机器学习模型构建风险预测模型,以F1值和AUC值评价各个模型的预测效果。结果Logistic回归分析显示,年龄≥35岁、孕前BMI≥25kg/m^(2)、合并妊娠期高血压、糖尿病家族病史及孕期血糖管理不佳是GDM孕妇发生不良妊娠结局的危险因素。Logistic回归、决策树、梯度提升决策树和随机森林的AUC值分别为0.804、0.815、0.850和0.857。结论相较传统模型,机器学习模型能更好地预测不良妊娠结局,为临床决策提供参考。

基于决策树的最佳通信渔船选择方法

针对海洋环境复杂多变,如遇到海上恶劣天气或自然灾害等紧急情况时,离海岸较远的渔船与岸边的无线通信会受到严重影响。文章提出了一种基于决策树集成算法的分类算法,根据决策树的分类结果寻找具备最佳通信条件的渔船,首先对包含200艘渔船的数据集进行数据预处理,然后根据决策树C4.5算法提取渔船自身的信号强度和所处的环境条件(风速、海面温度和海面气压共4个属性),作为分类属性对数据集进行分类,最后使用集成学习中的Bagging算法和Boosting算法构建强分类器以提高分类精度。性能比较结果显示:集成学习算法能提升决策树的分类性能,基于Boosting算法的决策树分类精度最高,达到95.76%。研究表明:该方法有助于快速准确地寻找一艘或多艘最佳通信渔船,通过该渔船传播信息给远处的目标渔船,保障海上无线通信质量。

云安全中信任模型研究综述

云计算应用领域的飞速发展使得云安全成为亟待解决的重要问题。云计算环境特有的数据和服务外包、虚拟化、多租户和跨域共享等特点使得其面临的安全威胁相比传统IT环境更复杂多样。因此,信任模型作为一种新颖的安全问题解决方案被引入,以解决云计算中的信任管理问题。介绍了云安全中信任模型的现状及进展,以及信任模型中的基本概念,分析了信任模型中应解决的关键问题,讨论了信任模型的安全属性和优缺点。

决策树典型算法研究综述

决策树算法是数据挖掘领域的一个研究热点,通常用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。该文介绍了决策树及其发展过程,重点阐述了三种典型的决策树算法,分析了它们的优缺点,并对三种算法进行了比较,最后探讨了决策树算法的改进方向。

医院大数据集成与服务平台的建设与应用

为了实现医院核心业务之间的互联互通,推动医院内部信息资源整合和共享,建立了由主数据管理、患者主索引、患者360试图、大数据应用、临床科研平台、综合运营BI六大模块组成的,以电子病历为核心的医院大数据集成与服务平台。该平台的建设,实现了医院各个异构系统的集成并提供了统一的医疗数据访问服务,为智慧医院建设打下了坚实基础。

基于SSL VPN的医院OA-钉钉安全接入方案

本文提出了一种基于SSLVPN的医院OA-钉钉安全接入方案,SSL安全协议为网络通信提供安全性以及数据完整性,VPN又支持远程访问医院内部网络的应用,通过将医院OA接入医院钉钉中,医务人员可以随时随地使用手机上的钉钉APP访问和登录医院内网,借助钉钉接收和处理来自内网的信息。该方案在保证通信安全的前提下满足了医务人员远程办公的需要,不但提高了医务人员的工作效率,而且提升了医院信息化建设的水平。

医院无线网络安全分析及防范策略

随着计算机网络的迅速发展,无线网络因其灵活方便、可扩展性好和传输速率高等特点而被广泛地应用于医院信息化建设中。但是,由于无线网络自身的开放性,因此无线网络比有线网络面临着更多的安全威胁,给医院信息化建设带来了不稳定因素。本文分析了医院无线网络中存在的安全风险,并提出了加强医院无线网络安全的防范策略。